h1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(input_x, weights['h1']), biases['b1'])) h1 = tf.nn.dropout(h1, keep_prob) h2 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(h1, weights['h2']), biases['b2'])) h2 = tf.nn.dropout(h2, keep_prob) pred = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(h2, weights['out']), biases['out']))；解释一下这段代码，并且这个激活函数在这里的作用

这段代码是一个基本的三层全连接神经网络的前向传播过程，其中包含两个隐藏层和一个输出层。该神经网络使用了 Sigmoid 激活函数，具体解释如下：

- 第一行代码定义了第一个隐藏层的输出 `h1`，使用了 Sigmoid 激活函数将输入 `input_x` 与权重矩阵 `weights['h1']` 相乘并加上偏置项 `biases['b1']`，然后将结果应用于 Sigmoid 函数中。
- 第二行代码对第一个隐藏层的输出 `h1` 进行了 Dropout 处理，即随机将一部分神经元的输出值设为0，以防止过拟合。
- 第三行代码定义了第二个隐藏层的输出 `h2`，与第一行代码类似，将第一个隐藏层的输出 `h1` 作为输入，与第二个权重矩阵 `weights['h2']` 相乘并加上偏置项 `biases['b2']`，然后将结果应用于 Sigmoid 函数中。
- 第四行代码对第二个隐藏层的输出 `h2` 进行了 Dropout 处理。
- 第五行代码定义了输出层的输出 `pred`，与第一行、第三行代码类似，将第二个隐藏层的输出 `h2` 作为输入，与输出层的权重矩阵 `weights['out']` 相乘并加上偏置项 `biases['out']`，然后将结果应用于 Sigmoid 函数中，得到输出 `pred`。

Sigmoid 激活函数的作用是将输入值映射到 [0, 1] 的范围内，常用于输出层的二分类问题或隐含层的非线性映射。在这段代码中，Sigmoid 函数的作用是引入非线性，使神经网络可以处理更加复杂的数据模式。同时，在输出层使用 Sigmoid 函数可以将输出值视为概率值，便于进行二分类问题的预测。